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腾讯云官方今日宣布，旗下的 Agent 平台 QClaw 正式发布 v0.2.14 版本更新。此次升级被定义为该项目迄今力度最大的版本更迭，不仅在底层模型上实现了多元化，更通过全新的框架和功能模块极大地降低了用户使用 AI 的门槛。
核心架构与模型全面进化
本次更新中，QClaw 率先接入了 Hermes 框架，支持用户创建并运行 Hermes 类型的 Agent。这一改变使得用户能够在单一应用内同时调度两种不同的 Agent 内核，显著提升了处理复杂任务的灵活性。
在底层模型方面，QClaw 开启了自由切换模式。除了接入腾讯自研的“快慢思考”混合专家模型混元 Hy3 preview，还同步支持了最新开源的 DeepSeek-V4-Pro、KIMI-K2.6 以及 GLM-5.1，用户可根据需求在顶级大模型间无缝流转。
专家广场与远程协作新体验
为了提升易用性，原有的“灵感广场”升级为“专家广场”，内置超过 100 个行业 AI 专家。用户无需学习复杂的提示词（Prompt）技巧，只需选择对应专家并描述需求，即可快速获得文档、代码或分析报告。
此外，QClaw 微信小程序也同步升级，新增了语音交互与文件共享功能。通过小程序，用户可以远程管理在云服务器上部署的 Agent 实例，实现“手机下达指令，云端自动执行”的高效办公模式。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
埃隆．马斯克诉OpenAI一案开庭审理。法律专家和预测市场普遍认为，走进奥克兰联邦法院的马斯克胜算不大。自3月份以来，在Kalshi平台他胜诉的平均概率约为40%，远低于马斯克在1月份发帖称“迫不及待想开庭”时吹嘘的57%。
杜克大学（Duke University）法学临床教授、杜克法律与技术中心主任杰夫．沃德（Jeff Ward）在谈到马斯克的胜算时表示：“有可能赢，但精明的投资者不会把赌注押在他身上。”
马斯克寻求的补救措施包括：要求OpenAI的营利性子公司向其非营利性母公司支付可能超过1，800亿美元的损害赔偿金；罢免OpenAI首席执行官山姆．阿尔特曼（Sam Altman）和总裁格雷格．布罗克曼（Greg Brockman）的领导职务；以及撤销OpenAI近期向更传统治理结构的转型。这些拟议的变革哪怕只实现其中一项，都将严重搅乱OpenAI的上市进程。该公司最快可能在今年年底前上市。
马斯克指控称，阿尔特曼诱骗他资助OpenAI，当时OpenAI是一家旨在为全人类福祉开发人工智能（AI）的理想主义非营利组织，但后来阿尔特曼却将它变成了一家事实上的营利性公司，并接受了微软（Microsoft）的投资。
via cnBeta.COM - 中文业界资讯站 (author: 稿源：环球市场播报)
在全球人工智能竞争转向物理世界的当下，科技巨头与顶尖学府的强强联手再次引发行业关注。当地时间4月23日，富士通正式对外发布了其在自主驱动机器人“物理AI”领域的全新战略。作为该战略的核心，富士通宣布将与美国卡内基梅隆大学合作，共同成立“物理AI联合研究中心”。
据悉，双方此次合作的重头戏是研发一套专为AI驱动机器人设计的操作系统。该系统旨在打破目前机器人自主化水平的瓶颈，为其提供更高效的底层支撑。根据研发计划，该操作系统的首个版本预计将在2026年年内正式向公众展示。
为了确保研究的顺利开展，合作将充分依托卡内基梅隆大学于2026年2月在宾夕法尼亚州匹兹堡新落成的“机器人创新中心”。这一顶尖的科研空间将为物理AI的算法迭代和实机测试提供最前沿的实验室环境。
在应用愿景方面，富士通与卡内基梅隆大学展现了宏大的蓝图。双方设定了2030年实现“人类与机器人无缝协同工作”的远景目标。该操作系统未来将主要面向工厂生产线、医疗护理机构等复杂场景，通过物理AI的深度赋能，让机器人能够更安全、更智能地辅助人类完成各项任务，从而重塑传统产业的生产力格局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
国产芯片再突破！5nm“龙鹰二号”正式发布，AI算力直达200TOPS
在 2026 年北京国际车展上，高性能车规级芯片领域迎来重磅进展。芯擎科技正式推出了其自主研发的 5 纳米车规级AI座舱芯片——“龙鹰二号”。这款芯片的问世，标志着国产高端车载芯片在先进工艺制程与跨域融合能力上迈出了关键一步。
作为此次发布的核心，“龙鹰二号”展现了极其强悍的性能参数。该芯片采用行业领先的 5 纳米工艺，AI算力高达200TOPS，能够原生支持7B以上参数的多模态大模型。这种算力水平不仅能轻松应对当前主流的智能座舱需求，更为未来更复杂的人机交互和车载AI应用预留了充足的性能冗余。
在架构设计上，“龙鹰二号”采用了极具前瞻性的“柔性架构”。这种设计使其具备极强的适配性，能够覆盖从入门级车型到旗舰级车型的中央计算平台演进需求。更重要的是，该芯片实现了“舱驾融合”的全场景覆盖，内部集成了专用的车控处理单元与安全岛。通过物理隔离技术，芯片可以在同一硬件基础上安全地处理座舱业务与驾驶辅助业务，有效降低了整车电子电气架构的复杂度。
芯擎科技成立于 2018 年，由亿咖通科技与安谋科技（中国）共同出资打造。凭借深厚的行业背景与技术积淀，公司在车规级高算力芯片领域持续发力。此次发布的“龙鹰二号”计划于 2027 年第一季度正式启动车型适配工作。随着该芯片的后续量产交付，预计将为汽车主机厂提供更具竞争力的国产化算力方案，加速智能汽车向中央计算时代的演进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在 2026 年北京国际车展上，高性能车规级芯片领域迎来重磅进展。芯擎科技正式推出了其自主研发的 5 纳米车规级AI座舱芯片——“龙鹰二号”。这款芯片的问世，标志着国产高端车载芯片在先进工艺制程与跨域融合能力上迈出了关键一步。
作为此次发布的核心，“龙鹰二号”展现了极其强悍的性能参数。该芯片采用行业领先的 5 纳米工艺，AI算力高达200TOPS，能够原生支持7B以上参数的多模态大模型。这种算力水平不仅能轻松应对当前主流的智能座舱需求，更为未来更复杂的人机交互和车载AI应用预留了充足的性能冗余。
在架构设计上，“龙鹰二号”采用了极具前瞻性的“柔性架构”。这种设计使其具备极强的适配性，能够覆盖从入门级车型到旗舰级车型的中央计算平台演进需求。更重要的是，该芯片实现了“舱驾融合”的全场景覆盖，内部集成了专用的车控处理单元与安全岛。通过物理隔离技术，芯片可以在同一硬件基础上安全地处理座舱业务与驾驶辅助业务，有效降低了整车电子电气架构的复杂度。
芯擎科技成立于 2018 年，由亿咖通科技与安谋科技（中国）共同出资打造。凭借深厚的行业背景与技术积淀，公司在车规级高算力芯片领域持续发力。此次发布的“龙鹰二号”计划于 2027 年第一季度正式启动车型适配工作。随着该芯片的后续量产交付，预计将为汽车主机厂提供更具竞争力的国产化算力方案，加速智能汽车向中央计算时代的演进。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
知名行业分析师郭明錤近日透露，人工智能巨头 OpenAI 正计划深度介入硬件底层生态，联合移动芯片双雄高通（Qualcomm）与联发科(MediaTek)共同开发专用手机芯片，并选定立讯精密作为独家制造合作伙伴，该系列芯片预计将于2028年实现量产。这一战略动作标志着 OpenAI 正试图通过软硬件一体化垂直整合，重新定义移动终端的交互范式。
据悉，搭载该芯片的 AI 手机将彻底颠覆现有的“App 为中心”的交互逻辑，转向以 AI 智能体（AI Agent）为核心的系统架构。届时，用户无需频繁切换或手动打开特定应用程序，即可通过终端直接执行复杂任务。在技术实现上，该设备将依托端侧小模型与云端大模型的协同计算，在保障隐私与响应速度的同时，充分发挥云端算力的深度推演能力。
OpenAI 此番进军自研芯片领域，不仅是为了摆脱单一硬件供应商的制约，更是为了建立一套适配其模型生态的端侧运行环境。随着生成式 AI 迈入智能体时代，传统的移动操作系统架构正面临重塑。若该项目如期落地，将加速手机从“智能工具”向“原生 AI 终端”的本质进化，进一步压缩传统应用分发市场的生存空间，重塑全球移动半导体产业的竞争格局。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
谷歌计划向人工智能公司 Anthropic 投资 100 亿美元，并可能在未来追加 300 亿美元，以加强两者的合作关系。此次投资将以 Anthropic3500 亿美元的估值进行，这一数字与其今年 2 月融资时的水平相当。
在此之前，Anthropic 于 2 月成功完成了一轮 300 亿美元的融资，近期也从亚马逊获得了 50 亿美元的投资，估值同样为 3500 亿美元，且未来也有追加 200 亿美元的可能。Anthropic 因其 AI 编程工具 Claude Code 而受到了广泛关注，该工具能够显著提高软件开发的效率，迅速成为硅谷工程师的热门选择。
谷歌将在未来五年为 Anthropic 提供相当于 5 吉瓦的算力，并提供多达 100 万颗 TPU 芯片，以支持其扩展计算能力。TPU 是谷歌研发的一种高效能处理器，广泛应用于 AI 行业。谷歌早前已向 Anthropic 投资约 30 亿美元，因此此次投资将进一步巩固双方的合作。
尽管合作关系密切，谷歌高层对 Anthropic 在 AI 编程市场的迅速崛起感到担忧，二者在开发具备人类水平能力的 AI 方面可能会形成竞争。此外，Anthropic 正面临一些挑战，包括被美国国防部认定为 “供应链风险” 所引发的法律抗辩问题，以及外界对其与大型科技公司之间投资与算力交易模式的质疑。
目前，Anthropic 还在积极考虑于今年 10 月启动首次公开募股（IPO），以满足日益增长的产品需求。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
OpenAI 的首席执行官萨姆・奥尔特曼（Sam Altman）发布了关于人工智能（AI）发展的五项核心原则，强调公司将确保人工智能技术能够惠及全人类。他认为，AI 拥有改变社会的潜力，未来的科技发展可能会带来更深远的变革，甚至超越历史上蒸汽机和电力的影响。
奥尔特曼在声明中指出，AI 的进步不仅取决于技术本身，更需要确保这一技术不会集中在少数企业或个人手中。他的目标是将真正的通用人工智能（AGI）交到尽可能多的人手中，避免技术的权力和资源被少数人掌控。
为了实现这一目标，OpenAI 提出了五大原则：
1. 民主化 ：OpenAI 将抵制技术权力的集中，确保每个人都能使用 AI，并通过公平的程序参与 AI 决策的制定。
2. 赋能 ：OpenAI 相信 AI 可以帮助每个人实现自己的目标，让人们的生活更加充实，推动社会整体进步。同时，他们承诺在开发和部署 AI 时，最大限度地减少潜在的危害。
3. 普惠繁荣 ：OpenAI 希望每个人都能享受到更高质量的生活，利用强大的 AI 技术创造新的价值，特别是在科学发现方面。为此，政府可能需要探索新的经济模式。
4. 韧性 ：面对 AI 带来的新风险，OpenAI 将与各方合作，逐步应对挑战。他们将通过迭代部署的方式，确保在技术发展和社会适应之间保持平衡。
5. 适应性：OpenAI 强调，在应对未来的不确定性时，必须根据新知识不断调整策略，并保持透明度。他们认识到在不同阶段，可能需要在赋能和韧性之间进行权衡。
奥尔特曼还回顾了 OpenAI 在发布 GPT-2 时的谨慎态度，强调了迭代部署策略的重要性。未来，OpenAI 将继续关注技术进步对社会的影响，努力学习和调整，以推动更积极的社会变革。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
郭明錤：OpenAI正在做手机 2028年量产
天风国际证券知名分析师郭明錤今天发文表示，最新产业调查显示，OpenAI正在与联发科、高通合作开发手机处理器。立讯为独家系统协同设计与制造商，预计将于2028年量产。AI智能体重新定义手机，用户的目的不再是使用一堆应用程序，而是通过手机执行任务并满足各种需求。这从根本上改变了对手机的认知。 郭明錤还给出了手机界面概念设计图，并与当前手机 (以iPhone为例) 进行对比。他还解释了OpenAI为什么要做手机？一、全面掌控： 唯有完全掌控操作系统与硬件，才能提供全方位的AI智能体服务。二、获取实时状态： 只有手机能拥有用户一切的“当下状态”，这是实时AI智能体推理服务最重要的输入信息。三、规模优势：在可预见的未来，手机仍是数量规模最大的终端设备。
—— 凤凰网科技
via 风向旗参考快讯 - Telegram Channel
天风国际证券知名分析师郭明錤今天发文表示，最新产业调查显示，OpenAI正在与联发科、高通合作开发手机处理器。立讯为独家系统协同设计与制造商，预计将于2028年量产。AI智能体重新定义手机，用户的目的不再是使用一堆应用程序，而是通过手机执行任务并满足各种需求。这从根本上改变了对手机的认知。 郭明錤还给出了手机界面概念设计图，并与当前手机 (以iPhone为例) 进行对比。他还解释了OpenAI为什么要做手机？一、全面掌控： 唯有完全掌控操作系统与硬件，才能提供全方位的AI智能体服务。二、获取实时状态： 只有手机能拥有用户一切的“当下状态”，这是实时AI智能体推理服务最重要的输入信息。三、规模优势：在可预见的未来，手机仍是数量规模最大的终端设备。
—— 凤凰网科技
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小米近期宣布正式开源其视觉-语言-动作（VLA）大模型 Xiaomi-Robotics-0的真机后训练全流程。这一举措标志着小米在具身智能领域迈出重要一步，旨在让机器人能够更快速地通过少量数据掌握复杂的操作技能。
二十小时练就“穿针引线”
基于预训练基座，研发团队仅利用约20小时的任务数据进行真机后训练，便让机器人掌握了将耳机精准收纳进盒的高难度动作。该过程不仅要求极高的空间感知精度，还需克服极低表面粗糙度带来的位移干扰。
模型必须在亚毫米级的公差范围内完成对位，并能实时修正动作偏差。这种“连续丝滑”的执行能力，证明了 Xiaomi-Robotics-0在处理高精度装配任务时的卓越潜力。
开源生态推动生产力进化
为了让该模型真正成为“开箱即用”的工具，小米此次不仅开放了模型权重，还公布了技术报告与源代码。这种全链条的开源模式，极大降低了开发者进入具身智能领域的门槛。
此前，该模型在国际权威平台上已表现出色，位列全球下载榜前列。随着后训练流程的公开，全球开发者将能共同优化机器人的感知与执行逻辑，加速 AI 机器人走进现实生产生活的进程。
● 项目网站:https://robotics.xiaomi.com/xiaomi-robotics-0.html
● 开源代码:https://github.com/XiaomiRobotics/Xiaomi-Robotics-0
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
重拳出击！滴滴首度公开安全AI模型，顺风车风险防控进入“人机协同”新阶段
在近期举办的顺风车安全治理开放日上，滴滴首次向外界展示了其在安全技术领域的最新进展。针对长期困扰行业的反作弊整治及未乘车收费等痛点，平台通过引入前沿的AI技术手段，取得了显著的阶段性治理成效。
智能化判责让违规行为无所遁形
为了应对顺风车场景中高频出现的各类纠纷，滴滴全面推行AI识别与智能判责系统。该系统能够实现风险的主动捕捉与自动处置，极大提升了响应速度。数据显示，在AI模型的辅助下，涉及“未乘车却产生费用”的投诉量大幅下降了97.5%，有效保障了用户的合法权益。
警企联动严厉打击黑产作弊
在打击非法作弊器方面，滴滴展现了零容忍的态度。2024年以来，平台积极配合警方开展专项治理行动，累计推动相关立案27起。通过技术溯源与线索摸排，目前已成功抓捕违法犯罪人员96人，从源头上震慑了试图破坏平台规则的黑产势力。
安全AI模型全面赋能风险防控
本次开放日的重头戏在于安全AI模型的正式亮相。目前，该模型已深度接入安全专家工作台。升级后的系统不仅使风险初步研判的效率提升了21%，其整体风险识别准确率更是达到了93.2%。这种“人机协同”的新模式，标志着平台对潜在安全隐患的预判和处置能力迈上了新台阶。
挑战犹存呼吁文明出行
尽管技术手段在不断优化，但顺风车复杂的出行环境仍给平台治理带来了一定挑战。滴滴方面表示，安全生态的构建需要每一位参与者的共同努力，并呼吁广大司乘用户严格遵守平台规范，通过制度与技术的双重保障，共同营造安全、文明的出行环境。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在近期举办的顺风车安全治理开放日上，滴滴首次向外界展示了其在安全技术领域的最新进展。针对长期困扰行业的反作弊整治及未乘车收费等痛点，平台通过引入前沿的AI技术手段，取得了显著的阶段性治理成效。
智能化判责让违规行为无所遁形
为了应对顺风车场景中高频出现的各类纠纷，滴滴全面推行AI识别与智能判责系统。该系统能够实现风险的主动捕捉与自动处置，极大提升了响应速度。数据显示，在AI模型的辅助下，涉及“未乘车却产生费用”的投诉量大幅下降了97.5%，有效保障了用户的合法权益。
警企联动严厉打击黑产作弊
在打击非法作弊器方面，滴滴展现了零容忍的态度。2024年以来，平台积极配合警方开展专项治理行动，累计推动相关立案27起。通过技术溯源与线索摸排，目前已成功抓捕违法犯罪人员96人，从源头上震慑了试图破坏平台规则的黑产势力。
安全AI模型全面赋能风险防控
本次开放日的重头戏在于安全AI模型的正式亮相。目前，该模型已深度接入安全专家工作台。升级后的系统不仅使风险初步研判的效率提升了21%，其整体风险识别准确率更是达到了93.2%。这种“人机协同”的新模式，标志着平台对潜在安全隐患的预判和处置能力迈上了新台阶。
挑战犹存呼吁文明出行
尽管技术手段在不断优化，但顺风车复杂的出行环境仍给平台治理带来了一定挑战。滴滴方面表示，安全生态的构建需要每一位参与者的共同努力，并呼吁广大司乘用户严格遵守平台规范，通过制度与技术的双重保障，共同营造安全、文明的出行环境。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
Anthropic于2026年4月24日低调发布名为“Project Deal”的内部实验研究，展示了AI代理在真实市场环境中的自主谈判与交易能力。该实验在基于Slack的办公室内市场进行，由Claude模型代表69名员工执行买卖职能。实验结果显示，在涉及真实资金往来的环境下，Claude代理在逾500件上架商品中成功促成186笔交易，总成交额突破4000美元。
技术层面，Anthropic通过并行市场测试对比了不同规格模型的表现，证实Opus模型在谈判博弈中的获利能力显著优于Haiku模型，且人类参与者在交互过程中未能察觉模型性能带来的策略差异。这一结果标志着“代理经济”已从理论模拟转向实操阶段，AI不仅能理解复杂的个性化指令，更能在多轮议价中实现利益最大化。
受此消息影响，传统电商平台eBay股价在当日收盘下跌约4.5%，市场对AI自主寻价能力冲击传统撮合交易模式的担忧日益凸显。业内分析认为，随着AI代理具备闭环交易能力，未来商业交互或将向“模型对模型”的形态演进。这种去中介化的技术趋势正倒逼传统电商平台重新评估其商业模式，AI不再仅仅是辅助搜索的工具，而正演变为具备独立决策能力的商业主体。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
路痴救星来了？高德发布首款AI全模态导航伴侣
在近日举行的发布会上，高德地图正式推出了全新的“AI伴行”产品，这标志着地图软件正在从传统的工具属性向智能化决策助手进化。作为行业内首款针对真实世界出行场景打造的全模态伴随式产品，“AI伴行”旨在为用户提供更具人性化、实时化的导航体验。
深度语义理解，解决“看不懂地图”的痛点
很多用户在步行导航时，常会遇到方向指示不够直观、即便盯着屏幕也找不到北的尴尬。高德“AI伴行”通过接入QwenPaw任务处理框架，赋予了导航系统强大的自然语言理解能力。它不仅能听懂用户的口语化需求，还能通过实时感知用户所处的位置及周边环境，主动识别街景并结合庞大的地图数据库，给出精确的行动建议。
全场景覆盖，复杂需求一语即达
除了基础的指路功能，该产品在处理复杂出行逻辑和景区导览方面也展现出显著优势。例如，在大型景区内，它可以化身为实时“私人导游”，根据位置变化提供讲解与路线规划。这种交互方式打破了以往机械的语音播报，用户只需通过“按住说话”的简单操作，即可与系统进行深度沟通，获得更具逻辑性的出行分析。
技术框架支撑与未来开放计划
“AI伴行”的诞生离不开四项核心技术能力的支撑，其底层逻辑重塑了人与地图的交互关系。目前，该功能已进入测试阶段，首批开启步行导航的用户将率先获得体验资格。高德方面表示，后续将根据测试反馈，逐步扩大开放范围，让更多用户体验到AI技术为日常出行带来的效率革命。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
在近日举行的发布会上，高德地图正式推出了全新的“AI伴行”产品，这标志着地图软件正在从传统的工具属性向智能化决策助手进化。作为行业内首款针对真实世界出行场景打造的全模态伴随式产品，“AI伴行”旨在为用户提供更具人性化、实时化的导航体验。
深度语义理解，解决“看不懂地图”的痛点
很多用户在步行导航时，常会遇到方向指示不够直观、即便盯着屏幕也找不到北的尴尬。高德“AI伴行”通过接入QwenPaw任务处理框架，赋予了导航系统强大的自然语言理解能力。它不仅能听懂用户的口语化需求，还能通过实时感知用户所处的位置及周边环境，主动识别街景并结合庞大的地图数据库，给出精确的行动建议。
全场景覆盖，复杂需求一语即达
除了基础的指路功能，该产品在处理复杂出行逻辑和景区导览方面也展现出显著优势。例如，在大型景区内，它可以化身为实时“私人导游”，根据位置变化提供讲解与路线规划。这种交互方式打破了以往机械的语音播报，用户只需通过“按住说话”的简单操作，即可与系统进行深度沟通，获得更具逻辑性的出行分析。
技术框架支撑与未来开放计划
“AI伴行”的诞生离不开四项核心技术能力的支撑，其底层逻辑重塑了人与地图的交互关系。目前，该功能已进入测试阶段，首批开启步行导航的用户将率先获得体验资格。高德方面表示，后续将根据测试反馈，逐步扩大开放范围，让更多用户体验到AI技术为日常出行带来的效率革命。
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根据 Epoch AI 与 Ipsos 最新的联合调查，Anthropic 旗下的 AI 助手 Claude 在美国展现出了极其独特的用户画像。数据显示，高达 80% 的 Claude 成年用户来自年收入超过 10 万美元的家庭，这一比例在所有主流 AI 助手中位居榜首。
高净值人群的垂直选择
相比之下，其他竞争对手的用户财富集中度明显较低。微软 Copilot 以 64% 的高收入用户比例位列第二，而行业领头羊 ChatGPT 与 Grok、Google Gemini 均持平于 56%，社交巨头旗下的 Meta AI 则仅为 37%，其用户构成与 Claude 形成了鲜明对比。
尽管用户“含金量”极高，但 Claude 在整体市场渗透率上仍处于追赶状态。在高收入群体中，ChatGPT 依然凭借 37% 的市场份额占据统治地位，而 Claude 的实际覆盖率仅为 6%，这意味着它目前更像是一款服务于特定精英阶层的垂直化工具。
技术鸿沟或加剧经济差距
值得警惕的是，这种用户分布的差异可能带来深层的社会影响。Anthropic 此前的研究表明，更强大的 AI 模型在复杂交易谈判中能为用户争取到更多利益，而使用弱势模型的用户往往在无意识中处于劣势。
如果高性能 AI 模型持续向高收入群体集中，这种“数字杠杆”可能会进一步扩大现有的经济差距。目前，仍有 44% 的高收入人群尚未接触人工智能，随着技术的深度渗透，AI 助手的使用偏好或将成为未来职业竞争力和财富积累的关键变量。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
AI 是一种压迫性技术
2026-04-26 22:05 by 夜袭动物园
Ali Alkhatib 认为 AI 是一个政治项目，其意图是将权力和能动性从个人和组织转移至中心化的权力结构。这些权力结构目前主要集中在少数科技巨头以及它们投入巨资的 AI 实验室手中。现代 AI 系统脱胎于暴力也是基于暴力：其第一种暴力形式是数据获取的暴力，AI 公司的爬虫无视任何规则抓取数据；第二种暴力形式发生在数据标注和清洗过程中；第三种暴力形式则是其数据集带有殖民主义的西方视角；第四种是利用 AI 工具对边缘群体施加暴力，比如 grok 的比基尼改图。AI 被认为能提高生产力，但实际过程中它却是被用于压榨员工。企业通过指出 AI 可取代员工迫使员工更努力工作，而不是要求加薪或改善工作条件，这种威胁削弱了员工的个人力量，让员工认为自己没有价值。自 ChatGPT 流行以来，制作虚假信息和操纵叙事比以往任何时候都认为，破坏了人类建立起来的可靠生产、验证和传播可信信息的基础设施，如果没有对 AI 输出的验证，使用者将是用信仰取代可信度。
https://tante.cc/2026/04/21/ai-as-a-fascist-artifact/
#评论
via Solidot - Telegram Channel
2026-04-26 22:05 by 夜袭动物园
Ali Alkhatib 认为 AI 是一个政治项目，其意图是将权力和能动性从个人和组织转移至中心化的权力结构。这些权力结构目前主要集中在少数科技巨头以及它们投入巨资的 AI 实验室手中。现代 AI 系统脱胎于暴力也是基于暴力：其第一种暴力形式是数据获取的暴力，AI 公司的爬虫无视任何规则抓取数据；第二种暴力形式发生在数据标注和清洗过程中；第三种暴力形式则是其数据集带有殖民主义的西方视角；第四种是利用 AI 工具对边缘群体施加暴力，比如 grok 的比基尼改图。AI 被认为能提高生产力，但实际过程中它却是被用于压榨员工。企业通过指出 AI 可取代员工迫使员工更努力工作，而不是要求加薪或改善工作条件，这种威胁削弱了员工的个人力量，让员工认为自己没有价值。自 ChatGPT 流行以来，制作虚假信息和操纵叙事比以往任何时候都认为，破坏了人类建立起来的可靠生产、验证和传播可信信息的基础设施，如果没有对 AI 输出的验证，使用者将是用信仰取代可信度。
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随着人工智能技术的飞速演进，OpenAI 近期为其最新的 GPT-5.5 模型发布了全新的提示词（Prompt）官方指南。这份指南传达了一个核心信号：开发者必须摒弃过去针对旧模型编写的冗长指令，转向更加精简、以结果为导向的沟通方式。
旧指令成为性能绊脚石
OpenAI 明确警告，将旧版本的提示词堆栈直接迁移到 GPT-5.5 可能会适得其反。过去由于模型推理能力有限，开发者往往需要提供极其详尽的步骤指导，但在更聪明的 GPT-5.5 面前，这些多余的描述反而会缩小模型的搜索空间，导致回答变得生硬且机械。
官方建议开发者从零开始构建指令，仅保留目标产出、成功标准和必要约束。与其事无巨细地指挥模型“第一步做什么、第二步做什么”，不如直接告诉它“解决这个问题，成功标准是什么”，让模型利用其增强的推理效率自行寻找最优路径。
角色定义重回核心地位
有趣的是，曾经在提示词社区引发争议的“角色定义”在 GPT-5.5 时代重新获得了官方认可。OpenAI 推荐了一套包含七个部分的提示词结构，并将“角色定义”置于首位，用于设定模型的身份背景和工作职能。
此外，为了降低流式输出时的感知延迟，指南还建议加入“开场白”机制，即在执行复杂任务前先发送一两句确认信息。这种针对 GPT-5.5 深度优化的策略，不仅能提升模型的逻辑准确性，还能显著改善最终用户的使用体验。
via AI新闻资讯 (author: AI Base)
DeepSeek核心专家加盟，元戎启行全面转向大模型技术路线
在北京车展这一汽车行业盛会上，前DeepSeek多模态技术的核心研究员阮翀以元戎启行首席科学家的身份正式亮相，这一动作标志着元戎启行在自动驾驶技术布局上的重大转向。
元戎启行首席执行官周光在现场明确表示，多模态大模型在 2026 年初已经迎来了突破性的进展。他指出，相较于上一代技术，以大模型为基座的自动驾驶路线在起点上就展现出了压倒性的优势。过去业内普遍采用的“小模型”架构存在难以克服的“跷跷板效应”——即优化了某一场景的性能，往往会损害另一场景的表现，导致无法实现全场景的安全覆盖。基于此，元戎启行已决定全面押注大模型路线。
首席科学家阮翀进一步详细介绍了公司的技术转型细节。目前，元戎启行正致力于从多个分散的小模型架构向统一的基座大模型架构过渡。在这一全新的架构下，系统被细化为驾驶、分析、评论三个具备特定功能的子模型，从而实现更精准的决策与处理。
技术效率的提升同样令人瞩目。得益于架构的优化，公司目前的单次模型迭代周期已大幅缩短，从原先的 100 多小时压缩至仅需 10 余小时。这种研发速度的量级提升，将为自动驾驶技术的快速演进和安全落地提供强有力的支撑。
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在北京车展这一汽车行业盛会上，前DeepSeek多模态技术的核心研究员阮翀以元戎启行首席科学家的身份正式亮相，这一动作标志着元戎启行在自动驾驶技术布局上的重大转向。
元戎启行首席执行官周光在现场明确表示，多模态大模型在 2026 年初已经迎来了突破性的进展。他指出，相较于上一代技术，以大模型为基座的自动驾驶路线在起点上就展现出了压倒性的优势。过去业内普遍采用的“小模型”架构存在难以克服的“跷跷板效应”——即优化了某一场景的性能，往往会损害另一场景的表现，导致无法实现全场景的安全覆盖。基于此，元戎启行已决定全面押注大模型路线。
首席科学家阮翀进一步详细介绍了公司的技术转型细节。目前，元戎启行正致力于从多个分散的小模型架构向统一的基座大模型架构过渡。在这一全新的架构下，系统被细化为驾驶、分析、评论三个具备特定功能的子模型，从而实现更精准的决策与处理。
技术效率的提升同样令人瞩目。得益于架构的优化，公司目前的单次模型迭代周期已大幅缩短，从原先的 100 多小时压缩至仅需 10 余小时。这种研发速度的量级提升，将为自动驾驶技术的快速演进和安全落地提供强有力的支撑。
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在物理AI的广阔版图里，自动驾驶被视为最先能啃下的“硬骨头”。近期，英伟达全球副总裁吴新宙在北京的一场沟通会上，分享了这家计算巨头在智能驾驶领域的宏大蓝图，不仅拆解了支撑辅助驾驶的“五层蛋糕”体系，更明确给出了L4级自动驾驶落地的具体时间表。
“五层蛋糕”构建全栈生态
英伟达已不再满足于单纯的芯片供应商角色，而是试图通过“三台计算机”（车端推理、云端训练、仿真验证）构建一个完整的服务体系。吴新宙将其形象地称为“五层蛋糕”:从底层的硬件平台Hyperion，到操作系统、开放模型Alpamayo、仿真工具链，再到最顶层的云端基础设施。
这一体系的核心在于降低车企的开发门槛。特别是在从模块化转向“端到端”架构的过程中，英伟达利用其强大的仿真能力，每天可进行200万次场景验证，极大提升了模型训练效率。目前，英伟达正积极推动各大车厂接入Hyperion平台，以期实现标准化与规模化的飞跃。
视觉派的坚持与冗余策略
在技术路线的选择上，吴新宙是一位坚定的“视觉派”。他认为视觉传感器的像素密度和上限远超激光雷达，足以支撑高阶辅助驾驶。然而，针对要求更高的L3和L4级系统，英伟达依然将激光雷达视为不可或缺的安全冗余。他透露，英伟达正与欧美供应商合作，为高阶智驾方案寻找稳定的硬件支持。
L4落地的倒计时:2028年覆盖30城
对于行业内关于“直接跳过L3进入L4”的争论，吴新宙持务实态度。他认为L3在解放人力方面具有即时价值，而L4则需要庞大的云端运营能力支持。英伟达给出的路线图显示:2025年将交付与奔驰合作的量产项目;2027年联手谷歌开启L4试点;到2028年，英伟达计划携手Uber，在洛杉矶奥运会期间提供无人驾驶服务，并目标覆盖全球20至30个城市。
物理AI的延伸:从汽车到机器人
吴新宙观察到，物理AI的热度正从汽车向机器人领域蔓延。在他看来，汽车本质上就是一个机器人，未来的智驾和智舱“大脑”将走向高度集成。虽然机器人开发的复杂度更高，但自动驾驶的工程化经验将为其提供重要的技术底层。通过英伟达的全球化平台，这些前沿技术有望在物理世界的各个角落产生生产力的指数级增长。
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